Realiza una prueba A/B en tus campañas de email marketing a gran escala

Preguntas frecuentes

• ¿Por qué son importantes las pruebas A/B de correo electrónico para tu negocio?

  Toma de decisiones basada en datos Cada prueba A/B es una experiencia científica que comienza con una hipótesis de prueba sobre qué elementos deberían superar a otros. Al probar sistemáticamente diferentes elementos, desde diseños de páginas web hasta líneas de asunto de correo electrónico, puedes descubrir exactamente lo que resuena con tu público objetivo e impulsa mejores resultados de pruebas.

  Mejores tasas de conversión Las pruebas A/B impactan directamente en tus resultados al mostrarte exactamente qué impulsa las conversiones. Incluso los pequeños cambios, cuando se validan mediante pruebas, pueden llevar a mejoras significativas en las tasas de conversión. Cada prueba exitosa se basa en victorias anteriores, creando un efecto compuesto que puede mejorar drásticamente el rendimiento de tu marketing.

  Experiencia de usuario mejorada Las pruebas A/B te ayudan a comprender qué versiones de contenido funcionan mejor en diferentes dispositivos y plataformas. El seguimiento de patrones de comportamiento y métricas de interacción te permite identificar los puntos débiles. Esta información te permite crear experiencias más fluidas e intuitivas que mantienen a los usuarios comprometidos y avanzando hacia la conversión.

  Riesgo y costo reducidos Realizar pruebas A/B antes de implementar completamente los cambios te ayuda a evitar errores costosos. En lugar de implementar cambios importantes en todo tu público, puedes recopilar datos de una muestra más pequeña para validar tus ideas. Este enfoque puede ayudarte a guardar dinero y, al mismo tiempo, proteger tu marca al garantizar que los nuevos diseños realmente mejoren el rendimiento. Cuando inviertes en cambios, puedes hacerlo con confianza, sabiendo que han demostrado su eficacia a través de pruebas.

• ¿Qué son las pruebas A/B en el email marketing?

  Las pruebas A/B (pruebas divididas) son un método que consiste en comparar dos versiones de un correo electrónico para determinar cuál funciona mejor con tu público. Cambias un elemento (línea de asunto, contenido, nombre del remitente o la hora de envío), envías ambas versiones a diferentes segmentos de suscriptores y mides cuál genera mejores resultados en función de las aperturas, los clics o los ingresos. La versión ganadora puede entonces enviarse a tus suscriptores restantes.

• ¿Cuántos suscriptores necesito para hacer una prueba A/B?

  Mailchimp requiere un mínimo del 10 % de tu lista para las pruebas, pero recomendamos al menos 5,000 suscriptores por variación (10,000 en total) para obtener resultados confiables. Los tamaños de muestra más grandes aumentan la confianza en que los resultados no se deben al azar. Si tu lista es más pequeña, aún puedes probar, pero debes realizar pruebas más largas y centrarte en diferencias claras y significativas en lugar de pequeñas mejoras.

• ¿Qué elementos puedo someter a pruebas A/B en Mailchimp?

  Las pruebas A/B de Mailchimp te permiten probar cuatro variables: líneas de asunto (incluyendo personalización, longitud y emojis), nombres de remitente (nombres personales frente a nombres de empresas), contenido del correo electrónico (diseños, imágenes, texto, CTA) y horarios de envío (día de la semana y hora del día). Pruebas una variable por campaña para asegurarte de saber exactamente qué causó las diferencias de rendimiento.

• ¿Durante cuánto tiempo deberías realizar una prueba A/B?

  La duración de la prueba depende de lo que estés midiendo. Para las tasas de apertura, espera de 2 a 12 horas (2 horas te dan un 80 % de precisión, más de 12 horas te dan más del 90 % de precisión). Para las tasas de clics, espera entre 1 y 3 horas. Para las pruebas de ingresos, espera de 12 a 24 horas, ya que las compras se realizan después de abrir y hacer clic. Estos plazos asumen listas de más de 5,000 suscriptores por variación. Las listas más pequeñas necesitan periodos de prueba más largos para obtener significación estadística.

• ¿Cuáles son las prácticas recomendadas para las pruebas A/B?

  Ejecuta solo una prueba a la vez Ejecutar varias pruebas simultáneamente puede parecer eficiente, pero puede enturbiar tus resultados. Cuando pruebas una línea de asunto de correo electrónico y también los colores de los botones en la misma campaña, no sabrás qué cambio causó la mejora. Mantenlo simple y prueba un elemento a la vez, mide su impacto y luego pasa a tu siguiente prueba.

  Asegúrate de tener un tamaño de muestra suficientemente grande . Los grupos de prueba pequeños producen resultados poco confiables. Apunta a al menos 5,000 suscriptores por variación (10,000 como mínimo en total para una prueba de dos variantes). Las muestras más grandes aumentan la confianza en que los resultados no se deben al azar. Si tu lista es más pequeña, amplía la duración de la prueba para recopilar más datos de interacción antes de declarar un ganador.

  Evita realizar pruebas durante periodos inusuales Las temporadas navideñas, los grandes eventos de ventas o las noticias inusuales pueden sesgar tus resultados. Por ejemplo, probar las líneas de asunto del correo electrónico durante la semana del Black Friday no te dará datos confiables sobre lo que funciona durante los periodos comerciales regulares. Espera a que se den las condiciones empresariales típicas para realizar tus pruebas. Esto garantiza que tus resultados sean útiles durante todo el año. Si necesitas realizar pruebas durante períodos especiales, compara esos resultados solo con períodos similares.

  Deja que las pruebas se ejecuten en su duración completa Deja que tu prueba se ejecute el tiempo suficiente para recopilar datos sólidos. Terminarlo demasiado pronto puede darte resultados poco confiables. La mayoría de las pruebas A/B/n necesitan al menos 1-2 semanas, pero realmente depende de tu tráfico y tasas de conversión. Espera hasta alcanzar la significación estadística, generalmente un nivel de confianza del 95%, antes de elegir una variante ganadora.

  Documenta y comparte los aprendizajes Crea un registro de pruebas documentando lo que probaste, tu hipótesis, resultados y perspectivas. Comparte tus hallazgos con tu equipo. Estos aprendizajes se acumulan con el tiempo, ayudándote a comprender profundamente a tu público. Incluso las pruebas "fallidas" (en las que ninguna de las dos versiones obtiene un rendimiento significativamente mejor) proporcionan información valiosa sobre lo que no influye en los resultados.

• ¿Las pruebas A/B funcionan con correos electrónicos automatizados?

  Sí, las pruebas A/B funcionan con los procesos de trabajo automatizados de correo electrónico de Mailchimp, incluidas las series de bienvenida, los correos electrónicos de carrito abandonado y las secuencias posteriores a la compra. Probar los correos electrónicos automatizados ayuda a optimizar los recorridos del cliente a lo largo del tiempo. Sin embargo, necesitas suficiente tráfico a través de la automatización para lograr resultados significativos, así que céntrate primero en tus campañas automatizadas de mayor volumen.

• ¿Qué significa “significancia estadística” en las pruebas A/B?

  La significación estadística indica confianza en que los resultados de tu prueba reflejan diferencias reales, no probabilidades aleatorias. Un nivel de confianza del 95 % (estándar del sector) significa que solo hay un 5 % de probabilidad de que los resultados se den por casualidad. Mailchimp lo calcula automáticamente. Alcanza la significación estadística mediante pruebas con tamaños de muestra adecuados y duraciones de prueba adecuadas para la métrica que elijas.

• ¿Qué sucede si mi prueba A/B no muestra un ganador claro?

  Si los resultados de la prueba son demasiado similares (sin significación estadística), Mailchimp envía la primera variación a los suscriptores restantes de forma predeterminada. Este resultado sigue siendo valioso: te indica que el cambio que probaste no afecta significativamente el comportamiento de tu público. Usa esta información para probar cambios diferentes y más significativos en tu lugar. Documenta los resultados "sin diferencias" para evitar volver a probar las mismas ideas.

• ¿Puedo elegir manualmente al ganador en lugar de la selección automática?

  Sí. Al configurar tu Prueba A/B, elige "Selección manual" como criterio ganador. Esto te permite revisar todas las métricas (aperturas, clics, ingresos, cancelaciones de suscripción, denuncias de spam) antes de decidir qué versión enviar al resto de suscriptores. La selección manual es útil cuando quieres considerar métricas secundarias más allá de la medida primaria de éxito o cuando tienes razones comerciales para preferir una versión sobre otra a pesar de un rendimiento similar.

• ¿Puedo probar más de dos versiones a la vez?

  Sí. Las pruebas A/B de Mailchimp permiten hasta tres variaciones de una sola variable (denominadas pruebas A/B/n). Para probar varios elementos al mismo tiempo, utiliza las pruebas multivariantes (disponibles en los planes Standard y superiores). Sin embargo, probar más variaciones requiere tamaños de público más grandes para lograr significación estadística.

• ¿Las pruebas A/B están disponibles en todos los planes de Mailchimp?

  Las pruebas A/B están disponibles en los planes Essentials y superiores. Los planes gratuitos no incluyen pruebas A/B. Las pruebas multivariantes (probar múltiples variables simultáneamente) requieren un plan Standard o superior. Consulta la página de precios actual de Mailchimp para conocer la disponibilidad de funciones específicas por nivel de plan.

• Pruebas A/B vs. pruebas multivariantes: ¿cuáles deberías elegir?

  Cuándo usar cada método:

  Elige las pruebas A/B cuando:

  • Eres nuevo en las pruebas de correo electrónico
  • Tu lista tiene menos de 25,000 suscriptores
  • Quieres probar cambios importantes (diseños, ofertas o mensajes completamente diferentes).
  • Necesitas respuestas rápidas y claras sobre qué funciona mejor

  Elige las pruebas multivariantes cuando:

  • Tienes experiencia con pruebas A/B
  • Tu lista tiene más de 25,000 suscriptores
  • Quieres optimizar varios elementos y ver cómo interactúan
  • Estás ajustando una plantilla de correo electrónico exitosa